python实现知识图谱利用TransH嵌入方法嵌入成嵌入向量代码示例

好的，下面是一个简单的 Python 代码示例，演示如何使用 TransH 嵌入方法将知识图谱中的实体和关系嵌入成嵌入向量。

import numpy as np

class TransH:

    def __init__(self, ent_size, rel_size, margin=1.0, learning_rate=0.01):
        self.ent_size = ent_size
        self.rel_size = rel_size
        self.margin = margin
        self.learning_rate = learning_rate
        
        self.ent_embeddings = np.random.rand(ent_size, rel_size)
        self.rel_embeddings = np.random.rand(rel_size, ent_size)
        self.norms = np.linalg.norm(self.ent_embeddings, axis=1)
        self.ent_embeddings = self.ent_embeddings / self.norms[:, None]

    def train(self, triplets, epochs=100, batch_size=100):
        for epoch in range(epochs):
            np.random.shuffle(triplets)
            for i in range(0, len(triplets), batch_size):
                batch = triplets[i:i+batch_size]
                pos_head = self.ent_embeddings[batch[:, 0]]
                pos_tail = self.ent_embeddings[batch[:, 1]]
                pos_rel = self.rel_embeddings[batch[:, 2]]
                neg_head = self.ent_embeddings[batch[:, 3]]
                neg_tail = self.ent_embeddings[batch[:, 4]]
                neg_rel = self.rel_embeddings[batch[:, 5]]
                pos_scores = np.sum(pos_head * pos_rel * pos_tail, axis=1)
                neg_scores = np.sum(neg_head * neg_rel * neg_tail, axis=1)
                losses = self.margin + neg_scores - pos_scores
                losses = np.maximum(losses, 0)
                neg_grad_head = losses[:, None] * neg_rel * neg_tail
                neg_grad_tail = losses[:, None] * neg_rel * neg_head
                pos_grad_head = - losses[:, None] * pos_rel * pos_tail
                pos_grad_tail = - losses[:, None] * pos_rel * pos_head
                rel_grad = losses[:, None] * (pos_head * pos_tail - neg_head * neg_tail)
                self.ent_embeddings[batch[:, 0]] -= self.learning_rate * pos_grad_head
                self.ent_embeddings[batch[:, 1]] -= self.learning_rate * pos_grad_tail
                self.ent_embeddings[batch[:, 3]] -= self.learning_rate * neg_grad_head
                self.ent_embeddings[batch[:, 4]] -= self.learning_rate * neg_grad_tail
                self.rel_embeddings[batch[:, 2]] -= self.learning_rate * rel_grad
                self.norms = np.linalg.norm(self.ent_embeddings, axis=1)
                self.ent_embeddings = self.ent_embeddings / self.norms[:, None]

    def predict(self, triplets):
        head = self.ent_embeddings[triplets[:, 0]]
        tail = self.ent_embeddings[triplets[:, 1]]
        rel = self.rel_embeddings[triplets[:, 2]]
        scores = np.sum(head * rel * tail, axis=1)
        return scores

这个示例代码中，我们首先定义了一个 TransH 类，它包含了 TransH 模型的参数和方法。然后，我们在构造函数中初始化了实体和关系的嵌入矩阵，使用随机值进行初始化。在训练方法中，我们首先对训练数据进行随机打乱，然后按照批次进行训练。每个批次中，我们从训练数据中选取了正例和负例，并计算它们的得分。然后，我们根据得分计算损失，并计算每个参数的梯度。最后，我们根据梯度更新参数，并对实体的嵌入向量进行归一化。在预测方法中，我们根据嵌入向量计算每个三元组的得分。

这个示例代码仅仅是一个简单的实现，实际上在 TransH 模型中，还有很多细节需要处理，比如说在计算损失时，需要考虑到正例和负例的相对位置关系，以及在更新参数时，需要对实体的嵌入向量和关系的嵌入向量同时进行更新等等。因此，在实际使用时，还需要进行更多的优化和改进。